Addiction-Like Manifestations and Parkinson's Disease: A Large Single Center 9-Year Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Characterize potential risk factors and the relationship of dopamine agonist (DA) withdrawal syndrome (DAWS), dopamine dysregulation syndrome (DDS), and impulse control disorders (ICDs) in Parkinson's disease (PD). METHODS: A retrospective chart review categorized cases into three groups: DAWS, DDS, and ICDs. RESULTS: A total of 1,040 subjects met inclusion criteria. There were 332 subjects with a history of tapering DAs and 26 (7.8%) developed DAWS. Fourteen (1.3%) and 89 (8.6%) met the criteria for both DDS and ICD. Subjects with DAWS, DDS, and ICDs had a higher baseline dose of DA, levodopa, and total dopaminergic medication (p < .05), compared to those without the three conditions. DDS was found to be related to the DAWS group (p < .001). When comparing to the PD population without DDS, younger age at onset of PD (p = .027), presence of DAWS (p < .001), ICDs (p = .003), and punding (p = .042) were all correlated with the DDS group, while male sex (p = .045), younger age at onset of PD (p < .001), presence of DAWS (p < .001), and presence of DDS (p = .001) and punding (p < .001) were related to the ICD group. CONCLUSIONS: There was a strong relationship between DAWS, DDS, and ICD in this large PD cohort. Dopaminergic therapy in a subset of PD patients was strongly associated with addiction-like behavioral issues.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».